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龍圖騰網恭喜騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利圖像深度信息的獲取方法、裝置、介質及電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113706585B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110237108.2，技術領域涉及：G06T7/269；該發明授權圖像深度信息的獲取方法、裝置、介質及電子設備是由李思遠;羅越;趙珣;李昱;單瀛設計研發完成，并于2021-03-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像深度信息的獲取方法、裝置、介質及電子設備在說明書摘要公布了：本申請的實施例提供了一種圖像深度信息的獲取方法、裝置、介質及電子設備。該訓練方法包括：根據待識別圖像，獲取所述待識別圖像的圖像特征；將所述圖像特征輸入至預訓練的圖像深度估計模型中，所述預訓練的圖像深度估計模型通過包含有光流信息、圖像特征以及真實深度信息的樣本數據訓練得到；獲取所述預訓練的圖像深度估計模型輸出的所述待識別圖像的深度信息。本申請實施例的技術方案通過包含有光流信息、圖像特征以及真實深度信息的樣本數據訓練得到的圖像深度估計模型可以降低深度估計結果的閃爍程度，保證深度估計結果的時域穩定性。

本發明授權圖像深度信息的獲取方法、裝置、介質及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種圖像深度信息的獲取方法，其特征在于，包括：根據待識別圖像，獲取所述待識別圖像的圖像特征；將所述圖像特征輸入至預訓練的圖像深度估計模型中，所述預訓練的圖像深度估計模型通過包含有光流信息、圖像特征以及真實深度信息的樣本數據訓練得到；獲取所述預訓練的圖像深度估計模型輸出的所述待識別圖像的深度信息；其中，所述預訓練的圖像深度估計模型的訓練過程包括：將內容相連續的第一訓練樣本和第二訓練樣本分別輸入至學生模型中，得到所述學生模型輸出的與所述第一訓練樣本對應的第一學生深度圖像以及與所述第二訓練樣本對應的第二學生深度圖像；根據所述第一訓練樣本和所述第二訓練樣本，確定所述第一訓練樣本與所述第二訓練樣本之間的光流信息；根據所述光流信息，將所述第二訓練樣本中對應于內容的像素點的位置變形至所述第一訓練樣本中對應于相同內容的像素點的位置，得到變形后的所述第二訓練樣本；根據變形后的所述第二訓練樣本，對所述第二學生深度圖像中的像素點的位置進行變形，得到變形后的所述第二學生深度圖像，變形后的所述第二學生深度圖像中的內容的位置與變形后的所述第二訓練樣本中相同內容的位置相匹配；根據所述第一訓練樣本中像素點的像素值以及變形后的所述第二訓練樣本中對應像素點的像素值，確定所述第一訓練樣本與變形后的所述第二訓練樣本之間的穩定區域；根據所述第一學生深度圖像中所述穩定區域內的像素點的像素值，以及變形后的所述第二學生深度圖像中所述穩定區域內對應像素點的像素值，確定所述學生模型對應的時域損失信息；根據預先確定的所述第一訓練樣本的深度圖像以及所述第一學生深度圖像，確定所述學生模型對應的深度損失信息；根據所述時域損失信息以及所述深度損失信息，對所述學生模型進行調優處理，得到所述圖像深度估計模型。

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